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Enregistrement W4401280150 · doi:10.1002/cjce.25427

Scaling in reverse osmosis seawater desalination: Mechanism and prevention—A literature review

2024· article· en· W4401280150 sur OpenAlexvenueno aff
Jiaxuan Shen, Xiaodong Wang, Xiaoyi Zhu, Bojin Tang, Cong Liu, Wan Li, Xueqiang Gao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésFoulingNanofiltrationDesalinationReverse osmosisBiofoulingMembrane foulingEnvironmental scienceEnvironmental engineeringSeawaterMembrane technologyMembraneWaste managementPulp and paper industryChemistryEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is currently a huge imbalance between the demand and supply of freshwater resources. The shortage of fresh water can be mitigated by seawater desalination. Reverse osmosis (RO) is currently the most popular desalination technology around the world. Despite its various advantages, fouling has been one of its major limitations of RO. Membrane fouling can be divided into four categories: colloidal fouling, inorganic fouling, organic fouling, and biofouling. Precipitation of inorganic salts of small solubility, among which CaCO 3 , CaSO 4 , BaSO 4 , and SiO 2 are the most common ones, are the cause of inorganic fouling, which is commonly referred to as scaling. Pretreatment technologies for prevention or mitigation of scaling in the RO process can be classified as conventional pretreatment technologies, which include water softening and scale inhibitors, and membrane‐based pretreatment technologies which include nanofiltration, forward osmosis, and membrane surface modification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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